Interactive and Explainable Human-Centered AutoML

Informazioni relative al progetto

ixAutoML

ID dell’accordo di sovvenzione: 101041029

DOI

10.3030/101041029

Data della firma CE 8 Febbraio 2022

Data di avvio 1 Dicembre 2022

Data di completamento 30 Novembre 2027

Finanziato da

• European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 459 763,00

Contributo UE

€ 1 459 763,00

Coordinato da

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
Germany

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Documents, reports (1)

Data Management Plan

Provide a Data Management Plan

Pubblicazioni

Conference proceedings (9)

piBO: Augmenting Acquisition Functions with User Beliefs for Bayesian Optimization

Autori: Carl Hvarfner, Danny Stoll, Artur Souza, Marius Lindauer, Frank Hutter, Luigi Nardi
Pubblicato in: ICLR 2022 Conference, 2022
Editore: ICLR 2022 Conference

Hyperparameters in Reinforcement Learning and How To Tune Them

Autori: Eimer, Theresa; Lindauer, Marius; Raileanu, Roberta
Pubblicato in: International Conference on Machine Learning, 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.01324

Symbolic Explanations for Hyperparameter Optimization

Autori: Segel, Sarah; Graf, Helena; Tornede, Alexander; Bischl, Bernd; Lindauer, Marius
Pubblicato in: International Conference on AutoML, 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.5281/zenodo.8123425

Automated Machine Learning for Remaining Useful Life Predictions

Autori: Zöller, Marc-André; Mauthe, Fabian; Zeiler, Peter; Lindauer, Marius; Huber, Marco F.
Pubblicato in: 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2306.12215

PriorBand: Practical Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning

Autori: Mallik, Neeratyoy; Bergman, Edward; Hvarfner, Carl; Stoll, Danny; Janowski, Maciej; Lindauer, Marius; Nardi, Luigi; Hutter, Frank
Pubblicato in: 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.12370

PriorBand: HyperBand + Human Expert Knowledge

Autori: Neeratyoy Mallik, Carl Hvarfner, Danny Stoll, Maciej Janowski, Eddie Bergman, Marius Lindauer, Luigi Nardi, Frank Hutter
Pubblicato in: 2022 NeurIPS Workshop on Meta Learning (MetaLearn), 2022
Editore: NeurIPS 2022 Workshop MetaLearn

Position Paper: A Call to Action for a Human-Centered AutoML Paradigm

Autori: Marius Lindauer, Florian Karl, Anne Klier, Julia Moosbauer, Alexander Tornede, Andreas C Mueller, Frank Hutter, Matthias Feurer, Bernd Bischl
Pubblicato in: International Conference on Machine Learning (ICML), 2024
Editore: PMLR

Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning

Autori: Joseph Giovanelli, Alexander Tornede, Tanja Tornede, Marius Lindauer
Pubblicato in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numero 38, 2024, ISSN 2374-3468
Editore: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v38i11.29106

AutoRL Hyperparameter Landscapes

Autori: Mohan, Aditya; Benjamins, Carolin; Wienecke, Konrad; Dockhorn, Alexander; Lindauer, Marius
Pubblicato in: International Conference on AutoML, 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2304.02396

Other (1)

Practitioner Motives to Select Hyperparameter Optimization Methods

Autori: Hasebrook, Niklas; Morsbach, Felix; Kannengießer, Niclas; Zöller, Marc; Franke, Jörg; Lindauer, Marius; Hutter, Frank; Sunyaev, Ali
Pubblicato in: ArXiv, 2022
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2203.01717

Peer reviewed articles (3)

AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future Opportunities and Risks

Autori: Alexander Tornede; Difan Deng; Theresa Eimer; Joseph Giovanelli; Aditya Mohan; Tim Ruhkopf; Sarah Segel; Daphne Theodorakopoulos; Tanja Tornede; Henning Wachsmuth; Marius Lindauer
Pubblicato in: Transactions of Machine Learning Research (TMLR), 2023, ISSN 2835-8856
Editore: TMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.08107

Application of machine learning for fleet-based condition monitoring of ball screw drives in machine tools

Autori: Berend Denkena; Marc-André Dittrich; Hendrik Noske; Dirk Lange; Carolin Benjamins; Marius Lindauer
Pubblicato in: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, ISSN 1433-3015
Editore: Springer
DOI: 10.15488/18169

AMLTK: A Modular AutoML Toolkit in Python

Autori: Edward Bergman, Matthias Feurer, Aron Bahram, Amir Rezaei Balef, Lennart Purucker, Sarah Segel, Marius Lindauer, Frank Hutter, Katharina Eggensperger
Pubblicato in: Journal of Open Source Software, Numero 9, 2024, ISSN 2475-9066
Editore: The Open Journal
DOI: 10.21105/joss.06367